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Salesforce 認定 AI アソシエイト問題集

Salesforce 認定 AI アソシエイト問題集
87問 • 1年前
  • be yb
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    問題一覧

  • 1

    営業の効率と効果を高めるアインシュタインの機能はどれですか？

    C. 商談スコアリング、リードスコアリング、アカウントインサイト

  • 2

    クラウドキックスは、CRMにAIを組み込むことで業務を最適化したいと考えています。同社は、AIで使用するためのデータを準備するために最初に何をすべきですか？

    B. データの可用性を判断する。

  • 3

    マーケティングマネージャーは、AIを活用して顧客とのエンゲージメントを高めたいと考えています。どの機能が最良のソリューションを提供しますか？

    C. アインシュタイン・エンゲージメント

  • 4

    生成型AIと予測型AIの主な違いは何ですか？

    A. 生成的AIは既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測的AIは既存のデータを分析する。

  • 5

    SalesforceのTrusted AI Principles（信頼できる AI 原則）におけるAccountability（説明責任）原則の主な焦点は何ですか？

    B. 顧客、パートナー、社会に対する自らの行動に責任を持つこと。

  • 6

    データがステレオタイプに従ってラベリングされることから生じるバイアスはどのタイプか？

    B. 社会的

  • 7

    「最小特権アクセス」は、機微な個人データを取り扱うリスクをどのように軽減するのか？

    A. データにアクセスできる人数を制限する。

  • 8

    Cloud Kicksは、コンタクトレコードの州および国の値の複数のバリエーションを発見しました。この問題によって影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

    C. 一貫性

  • 9

    ナレッジ記事のコンテンツを作成するために電子メールを使用するEinsteinの機能はどれですか？

    A. 生成する

  • 10

    システム管理者は、データ管理戦略の必要性を認識しています。データ管理戦略の重要な要素は何ですか？

    B. データのバックアップ

  • 11

    AI開発に伴う倫理的課題にはどのようなものがありますか？

    A. 機械学習アルゴリズムにおける人間のバイアスの可能性と、AIの意思決定プロセスにおける透明性の欠如、意思決定プロセスの透明性の欠如

  • 12

    クラウドキックスのデータ品質専門家は、各新規連絡先に少なくとも以下の情報が含まれていることを確認したいと考えています。メールアドレスが含まれていることを確認したい。これを達成するためにどの機能を使用する必要がありますか？

    C. バリデーションルール（入力規則）

  • 13

    データ品質が悪いとどのような結果になる可能性がありますか？

    B. データの偏りは不注意に学習され、AIシステムによって増幅される可能性がある。

  • 14

    Cloud Kicksは新しいAIモデルをテストしています。どのアプローチがSalesforceのTrusted AI Principle of Incluslvity（信頼できる AI 原則）に合致していますか？

    C. モデルの使用方法に適した、多様で代表的なデータセットでテストを行う。

  • 15

    セールスフォースのTrusted AI Principle of Inclusivity（信頼できる AI 原則）の実践例は？

    A. 多様なデータセットでモデルをテストする

  • 16

    あるビジネスアナリスト（BA）は、営業プロセスや顧客を強化することでビジネスを改善したいと考えている。顧客を改善したいと考えています。BAは彼らのニーズを満たすためにどのAIアプリケーションを使用する必要がありますか？

    C. リードスコアリング、商談予測、案件分類

  • 17

    AI導入におけるデータ品質に関する重要な考慮事項は何ですか？

    B. SalesforceのAIモデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割

  • 18

    高品質なデータが顧客との関係に与える最も可能性の高い影響は何ですか？

    C. 顧客の信頼と満足度の向上

  • 19

    システムの価値観を他人に押し付けるバイアスはどのタイプか？

    B. 自動化

  • 20

    AIシステムをトレーニングする際、バイアスが入らないようにするにはどうすればよいですか？

    B. 多様なトレーニングデータをインポートする。

  • 21

    AIとCRMは、営業担当者が過去の顧客とのやり取りをよりよく理解する上で、どのように役立っていますか？どのように支援しますか？

    C. コールサマリーの提供

  • 22

    クラウドキックスは、Einstein Prediction Builderを使用して、顧客が特定の商品を購入する可能性を判断したいと考えています。しかし、データ品質は...どのようにデータ品質を評価することができますか？

    C. AppExchange のデータ品質アプリを活用する。

  • 23

    クラウドキックスは5aiesforce PlatformにAI機能を実装したいと考えているが、潜在的な倫理的プライバシーの課題について懸念している。があります。潜在的なAIの偏りを最小限に抑えるために何を考慮すべきですか？

    B. セールスフォースのTrusted AI Principlesを導入する。

  • 24

    セールスフォースの安全ガイドラインを考慮し、信頼できる生成AIを開発・実装するために取るべき行動はどれか？Salesforceの安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成AIを開発および実装するために取るべき行動はどれですか？

    B. 有害性を緩和し、PII を保護するガードレールを作成する。

  • 25

    人間とAIシステムの効果的な相互作用の主な利点は何ですか？

    A. より多くの情報に基づいたバランスの取れた意思決定につながる

  • 26

    AIモデルの学習データに偏りが生じる可能性があるのは？

    B. データが特定の層や情報源に偏っている。

  • 27

    アインシュタイン予測ビルダーを使用している顧客が、ある予測がなぜ行われたのか混乱しています。混乱しています。Salesforceの信頼されるAIの原則である「透明性」に従い、Salesforceプラットフォーム上でアクセス可能な顧客情報はどれですか？Salesforceプラットフォーム上でアクセスできますか？

    B. 予測の根拠の説明と、モデルがどのように作成されたかを説明するモデルカード作成されました。

  • 28

    AIとCRMは、営業担当者が過去の顧客とのやり取りをよりよく理解する上で、どのように役立っていますか？どのように支援しますか？

    C. コールサマリーの提供

  • 29

    AIデータのプライバシーに関するユーザー同意の意味とは？

    B. ユーザーの同意が得られない場合、AIはプライバシーを侵害する。

  • 30

    ある開発者は、SalesforceのAIモデルをトレーニングするための適切なデータセットを選択することを命じられました。現在の顧客行動を正確に予測するために、適切なデータセットを選択することを課せられています。開発者が選択中に考慮すべき重要な要因は何ですか？

    B. データセットのサイズ

  • 31

    クラウドキックスは、あまりにも多くのセールスの電話や電子メールを受け取っている顧客からの苦情を知っています。原因は何ですか？

    A. 重複

  • 32

    クラウドキックスは、過去の販売データを使って靴の需要を予測するAIモードを使いたい。この目標を達成するために不可欠なデータ品質は何ですか？

    A. 信頼性

  • 33

    CRMでよく使われるAIの例を3つ教えてください。

    B. 予測スコアリング、予測、レコメンデーション

  • 34

    Salesforceの管理者は、注文の宛先国をキャプチャするための新しいフィールドを作成します。データ品質を確保するために、どのフィールドタイプを使用する必要がありますか？

    B. ピックリスト（選択リスト）

  • 35

    クラウドキックスはデータ分析に依存して商品推奨を最適化している。連絡先情報の欠落や購入履歴の不備など、不完全な顧客レコードの問題が繰り返し発生します。不完全な購入履歴があります。この不完全なデータ品質は、会社の業務にどのような影響を与えますか？

    A. 商品推奨の正確性が損なわれる。

  • 36

    AIビジネス目標達成におけるデータ品質の役割は何ですか？

    B. データ品質は、正確なAIデータの洞察を作成するために必要です。

  • 37

    コンサルタントは、多様なデータセットのテストを支援するために、一連のコンシクエンス・スキャニング・ワークショップを実施する。を実施している。どのSalesforce信頼できるAI原則が実践されていますか?

    B. 包括性

  • 38

    意思決定における人間とAIのコラボレーションの重要な課題は？

    B. AIへの依存を生み出し、批判的思考や監視の低下につながる可能性がある。

  • 39

    生成されたAIのバイアスに関連して、データの品質と透明性の利点は何ですか？

    A. バイアスの可能性と軽減

  • 40

    Salesforceが自動的にMarketing Cloud Einsteinから除外するデータは？バイアスと倫理を軽減するためのエンゲージメントモデルトレーニング...

    B. 地理的

  • 41

    クラウドキックスは、過去のデータに基づいて顧客の関心を予測するソリューションを開発したいと考えている。ソリューションを開発したい。同社は、従業員の地域が製品カテゴリをキャプチャするためにテキストフィールドを使用している一方で、他のすべての場所の従業員がピックリストを使用していることを発見した一方、他のすべての場所の従業員はピックリストを使用します。このシナリオでは、データ品質のどの次元が影響を受けるか？

    B. 一貫性

  • 42

    ある金融機関がクレジットカードの事前承認キャンペーンを計画？SalesforceのTrusted AI Principle of Transparency（信頼できる AI 原則）をどのように導入すべきでしょうか？

    B. 差別的な融資慣行を防ぐために、センシティブな変数とそのプロキシにフラグを立てる。

  • 43

    AIやCRMのデータを扱う際に、プライバシーへの配慮が重要なのはなぜですか？

    A. 法律や規制の遵守

  • 44

    予測型AIと生成型AIの違いを表すのに、最も適切なものはどれか？

    A. 与えられた入力に対して、新しい出力と元の出力を予測する。

  • 45

    自然言語処理(NLP)はAI能力の文脈でどのように使われますか？

    C. 人間の言語を理解し、生成する

  • 46

    あるヘルスケア企業が、患者のデータを分析し、医療診断を支援するアルゴリズムを導入した。診断を支援する。このAIアプリケーションでデータ品質が果たす主な役割はどれですか？

    A. 医療予測と診断の精度と信頼性の向上

  • 47

    あるサービスリーダーは、ガイド付きセルフサービス・アプリケーションで、顧客の問題をより早く解決するためにAIを使いたいと考えている。アプリケーションを使用したいと考えています。どのアインシュタイン機能が最良のソリューションを提供しますか？

    B. ボット

  • 48

    クラウドキックスはアインシュタインを使って予測を立てるが、正確な結果が出ない？ この原因として何が考えられますか？

    A. 悪いデータ品質

  • 49

    CRMシステムにおけるSalesforce Trust AI原則の役割は何ですか？

    A. AIの倫理的かつ責任ある使用を導く

  • 50

    AIアプリケーションで質の低いデータを使用すると、どのような結果になる可能性がありますか？

    B. AIモデルが偏った結果や誤った結果を出す可能性がある。

  • 51

    AIイニシアチブのデータ品質を確保するために、組織は何をすべきか？

    A. 信頼できるソースから高品質のデータを収集し、キュレートする。

  • 52

    AI能力の文脈における機械学習の重要な特徴は何ですか？

    A. アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行う。

  • 53

    機械学習とは何ですか？

    C. セールスフォースで使われるデータモデル

  • 54

    車がバイアスの影響を受けやすい変数とは？

    C. 性別

  • 55

    データ品質基準の主要な構成要素は何ですか？

    C. 正確性、完全性、一貫性

  • 56

    データ品質は、ある主導の意思決定の信頼性にどのような影響を与えますか？

    B. 高品質なデータは、Al駆動型意思決定の信頼性と信用性を向上させ、ユーザー間の信頼性を醸成する、ユーザー間の信頼を醸成する

  • 57

    CRMにおけるAIアルゴリズムのバイアスは何をもたらすか？

    C. CRMシステムにおける倫理的課題

  • 58

    AIモデルに意図しないバイアスを持ち込まないためには、どのタイプのデータを省略すべきでしょうか？

    C. デモグラフィック（人口統計学属性情報）

  • 59

    顧客データのプライバシーを保護する最善の方法は？

    B. 顧客データの同意設定を追跡する。

  • 60

    オンライン顧客のショッピング体験をパーソナライズするためにAIを使用することは、組織にとってどのようなメリットがありますか？

    B. 顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなる。

  • 61

    クラウドキックスは、買い物客に次のような新しい商品推薦機能を実装している。 購入履歴の商品の色に基づいて、顧客に表示する特定の色の靴を推薦する。 を表示します。このシナリオで発生する可能性が最も高いバイアスのタイプはどれですか？

    A. 確証

  • 62

    Cloud Kicksは、Salesforceのケースを分析するカスタムサービス分析アプリケーションを作成したいと考えています。アプリケーションを作成したいと考えています。このアプリケーションは、ケースを効率的に解決するために正確なデータに依存する必要があります。このカスタムアプリケーションに不可欠なデータ品質ディメンションはどれですか？

    A. 一貫性

  • 63

    データ品質基準の主要な構成要素は何ですか？

    B. 正確性、完全性、一貫性

  • 64

    データ品質評価は、AIを活用する企業のビジネス成果にどのような影響を与えますか？

    C. AI予測のベンチマークを提供する

  • 65

    多様でバランスのとれた大規模なデータセットの利点は何ですか？

    C. モデルの精度

  • 66

    セールスフォースでは、バイアスを「人を分類したり、マーケティングしたりするために、その人の不変的な特徴を利用すること」と定義しています。と定義しています。どの潜在的にセンシティブな属性が不変的特性の例ですか？

    A. 財務状況

  • 67

    クラウド技術チームは、AI 開発プロセスの有効性を評価していますか？チームは、どの確立されたSalesforce倫理成熟度モデルを使用して、信頼できるAIソリューションの開発を導くべきですか？どの確立されたSalesforce倫理成熟度モデルを使用する必要がありますか？

    B. 倫理的AIプロセス成熟度モデル

  • 68

    クラウドキックスは、ウェブサイト上にチャットボットを導入することで、カスタマーケア担当者の仕事量を減らそうとしている。チャットボットを導入することで、顧客対応担当者の負担を軽減したいと考えています。このシナリオに最も適しているAIの分野はどれですか？

    A. 自然言語処理

  • 69

    クラウドキックスの管理者は、顧客レコードにフィールドが設定されていることを確認したいと考えています。フィールドが顧客レコードに設定されていることを確認したいと考えています。管理者がこれを達成するために使用すべきSalesforceフィールドタイプはどれですか？

    B. テキスト

  • 70

    クラウドキックスは営業プロセスとカスタマーサポートを強化するためにAIを使用したいと考えています。彼らはどの容量を使用する必要がありますか？

    C. アインシュタインリードスコアリングとケース分類

  • 71

    クラウドキックスは、過去のデータに基づいて顧客の商品興味を予測するソリューションを開発したいと考えている。ソリューションを開発したいと考えている。同社は、ある地域の従業員が商品カテゴリをテキストフィールドで入力していることを発見した。他のすべての地域の従業員はplckllstを使用します。このシナリオで影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

    C. 一貫性

  • 72

    Cloud Kicksは、Salesforceで同じ顧客の複数のレコードが削除されるようにしたいと考えています。Salesforceで削除されるようにしたいと考えています。これを達成するためにどの機能を使用する必要がありますか？

    A. 重複管理

  • 73

    AIアプリケーションの倫理的利用において、データ品質はどのような役割を果たしますか？

    A. 高品質なデータは、根拠のない公正なAIの決定を保証し、倫理的な利用を促進するために不可欠です

  • 74

    セールスマネージャーがSalesforceのAIを使ってプロセスを改善したいと考えています。どのAIの適用が最も有益でしょうか？

    A. リードスコアリングと商談予測

  • 75

    CRMにおけるカスタマー・エクスペリエンスの向上におけるAIの主な利点は何ですか？

    B. 顧客サポートケースを分類して追跡し、トピックを特定し、解決策を要約することで、ケース管理を合理化します。トピックを特定し、ケースの解決策を要約します。

  • 76

    AIモデルをトレーニングする際のセールスフォース社の誠実なガイドラインを例証する記述はどれですか？

    B. AIが生成した回答を使用する際は、適切な同意と透明性を確保する。

  • 77

    倫理的債務の例とは？

    B. 有害なバイアスを発見した後にAI機能を立ち上げること

  • 78

    セールスフォースの信頼されるAI原則の中で、エンパワーメントの原則は何を目指していますか？

    A. あらゆるスキルレベルのユーザーが、コードではなくクリックでAIアプリケーションを構築できるようにする。

  • 79

    アインシュタインのどの側面が、営業の効率と効果を高めることに貢献していますか？

    C:商談スコアリング、リードスコアリング、取引先インサイト

  • 80

    クラウドキックスは、CRMにAIを組み込むことで業務を最適化したいと考えています。同社は、AIで使用するためのデータを準備するために最初に何をすべきですか？

    B. データの可用性を判断する。

  • 81

    マーケティングマネージャーは、AIを活用して顧客とのエンゲージメントを高めたいと考えています。どの機能が最良のソリューションを提供しますか？

    C. アインシュタイン・エンゲージメント

  • 82

    生成型AIと予測型AIの主な違いは何ですか？

    A. 生成的AIは既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測的AIは既存のデータを分析する。

  • 83

    SalesforceのTrusted AI Principles（信頼できる AI 原則）におけるAccountability（説明責任）原則の主な焦点は何ですか？

    B. 顧客、パートナー、社会に対する自らの行動に責任を持つこと。

  • 84

    データがステレオタイプに従ってラベリングされることから生じるバイアスはどのタイプか？

    B. 社会的

  • 85

    「最小特権アクセス」は、機微な個人データを取り扱うリスクをどのように軽減するのか？

    A. データにアクセスできる人数を制限する。

  • 86

    Cloud Kicksは、コンタクトレコードの州および国の値の複数のバリエーションを発見しました。この問題によって影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

    C. 一貫性

  • 87

    ナレッジ記事のコンテンツを作成するために電子メールを使用するEinsteinの機能はどれですか？

    A. 生成する

    • 100問：Salesforce 上級アドミニストレーターJPN問題集（１～１００）

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  • 1

    営業の効率と効果を高めるアインシュタインの機能はどれですか？

    C. 商談スコアリング、リードスコアリング、アカウントインサイト

  • 2

    クラウドキックスは、CRMにAIを組み込むことで業務を最適化したいと考えています。同社は、AIで使用するためのデータを準備するために最初に何をすべきですか？

    B. データの可用性を判断する。

  • 3

    マーケティングマネージャーは、AIを活用して顧客とのエンゲージメントを高めたいと考えています。どの機能が最良のソリューションを提供しますか？

    C. アインシュタイン・エンゲージメント

  • 4

    生成型AIと予測型AIの主な違いは何ですか？

    A. 生成的AIは既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測的AIは既存のデータを分析する。

  • 5

    SalesforceのTrusted AI Principles（信頼できる AI 原則）におけるAccountability（説明責任）原則の主な焦点は何ですか？

    B. 顧客、パートナー、社会に対する自らの行動に責任を持つこと。

  • 6

    データがステレオタイプに従ってラベリングされることから生じるバイアスはどのタイプか？

    B. 社会的

  • 7

    「最小特権アクセス」は、機微な個人データを取り扱うリスクをどのように軽減するのか？

    A. データにアクセスできる人数を制限する。

  • 8

    Cloud Kicksは、コンタクトレコードの州および国の値の複数のバリエーションを発見しました。この問題によって影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

    C. 一貫性

  • 9

    ナレッジ記事のコンテンツを作成するために電子メールを使用するEinsteinの機能はどれですか？

    A. 生成する

  • 10

    システム管理者は、データ管理戦略の必要性を認識しています。データ管理戦略の重要な要素は何ですか？

    B. データのバックアップ

  • 11

    AI開発に伴う倫理的課題にはどのようなものがありますか？

    A. 機械学習アルゴリズムにおける人間のバイアスの可能性と、AIの意思決定プロセスにおける透明性の欠如、意思決定プロセスの透明性の欠如

  • 12

    クラウドキックスのデータ品質専門家は、各新規連絡先に少なくとも以下の情報が含まれていることを確認したいと考えています。メールアドレスが含まれていることを確認したい。これを達成するためにどの機能を使用する必要がありますか？

    C. バリデーションルール（入力規則）

  • 13

    データ品質が悪いとどのような結果になる可能性がありますか？

    B. データの偏りは不注意に学習され、AIシステムによって増幅される可能性がある。

  • 14

    Cloud Kicksは新しいAIモデルをテストしています。どのアプローチがSalesforceのTrusted AI Principle of Incluslvity（信頼できる AI 原則）に合致していますか？

    C. モデルの使用方法に適した、多様で代表的なデータセットでテストを行う。

  • 15

    セールスフォースのTrusted AI Principle of Inclusivity（信頼できる AI 原則）の実践例は？

    A. 多様なデータセットでモデルをテストする

  • 16

    あるビジネスアナリスト（BA）は、営業プロセスや顧客を強化することでビジネスを改善したいと考えている。顧客を改善したいと考えています。BAは彼らのニーズを満たすためにどのAIアプリケーションを使用する必要がありますか？

    C. リードスコアリング、商談予測、案件分類

  • 17

    AI導入におけるデータ品質に関する重要な考慮事項は何ですか？

    B. SalesforceのAIモデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割

  • 18

    高品質なデータが顧客との関係に与える最も可能性の高い影響は何ですか？

    C. 顧客の信頼と満足度の向上

  • 19

    システムの価値観を他人に押し付けるバイアスはどのタイプか？

    B. 自動化

  • 20

    AIシステムをトレーニングする際、バイアスが入らないようにするにはどうすればよいですか？

    B. 多様なトレーニングデータをインポートする。

  • 21

    AIとCRMは、営業担当者が過去の顧客とのやり取りをよりよく理解する上で、どのように役立っていますか？どのように支援しますか？

    C. コールサマリーの提供

  • 22

    クラウドキックスは、Einstein Prediction Builderを使用して、顧客が特定の商品を購入する可能性を判断したいと考えています。しかし、データ品質は...どのようにデータ品質を評価することができますか？

    C. AppExchange のデータ品質アプリを活用する。

  • 23

    クラウドキックスは5aiesforce PlatformにAI機能を実装したいと考えているが、潜在的な倫理的プライバシーの課題について懸念している。があります。潜在的なAIの偏りを最小限に抑えるために何を考慮すべきですか？

    B. セールスフォースのTrusted AI Principlesを導入する。

  • 24

    セールスフォースの安全ガイドラインを考慮し、信頼できる生成AIを開発・実装するために取るべき行動はどれか？Salesforceの安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成AIを開発および実装するために取るべき行動はどれですか？

    B. 有害性を緩和し、PII を保護するガードレールを作成する。

  • 25

    人間とAIシステムの効果的な相互作用の主な利点は何ですか？

    A. より多くの情報に基づいたバランスの取れた意思決定につながる

  • 26

    AIモデルの学習データに偏りが生じる可能性があるのは？

    B. データが特定の層や情報源に偏っている。

  • 27

    アインシュタイン予測ビルダーを使用している顧客が、ある予測がなぜ行われたのか混乱しています。混乱しています。Salesforceの信頼されるAIの原則である「透明性」に従い、Salesforceプラットフォーム上でアクセス可能な顧客情報はどれですか？Salesforceプラットフォーム上でアクセスできますか？

    B. 予測の根拠の説明と、モデルがどのように作成されたかを説明するモデルカード作成されました。

  • 28

    AIとCRMは、営業担当者が過去の顧客とのやり取りをよりよく理解する上で、どのように役立っていますか？どのように支援しますか？

    C. コールサマリーの提供

  • 29

    AIデータのプライバシーに関するユーザー同意の意味とは？

    B. ユーザーの同意が得られない場合、AIはプライバシーを侵害する。

  • 30

    ある開発者は、SalesforceのAIモデルをトレーニングするための適切なデータセットを選択することを命じられました。現在の顧客行動を正確に予測するために、適切なデータセットを選択することを課せられています。開発者が選択中に考慮すべき重要な要因は何ですか？

    B. データセットのサイズ

  • 31

    クラウドキックスは、あまりにも多くのセールスの電話や電子メールを受け取っている顧客からの苦情を知っています。原因は何ですか？

    A. 重複

  • 32

    クラウドキックスは、過去の販売データを使って靴の需要を予測するAIモードを使いたい。この目標を達成するために不可欠なデータ品質は何ですか？

    A. 信頼性

  • 33

    CRMでよく使われるAIの例を3つ教えてください。

    B. 予測スコアリング、予測、レコメンデーション

  • 34

    Salesforceの管理者は、注文の宛先国をキャプチャするための新しいフィールドを作成します。データ品質を確保するために、どのフィールドタイプを使用する必要がありますか？

    B. ピックリスト（選択リスト）

  • 35

    クラウドキックスはデータ分析に依存して商品推奨を最適化している。連絡先情報の欠落や購入履歴の不備など、不完全な顧客レコードの問題が繰り返し発生します。不完全な購入履歴があります。この不完全なデータ品質は、会社の業務にどのような影響を与えますか？

    A. 商品推奨の正確性が損なわれる。

  • 36

    AIビジネス目標達成におけるデータ品質の役割は何ですか？

    B. データ品質は、正確なAIデータの洞察を作成するために必要です。

  • 37

    コンサルタントは、多様なデータセットのテストを支援するために、一連のコンシクエンス・スキャニング・ワークショップを実施する。を実施している。どのSalesforce信頼できるAI原則が実践されていますか?

    B. 包括性

  • 38

    意思決定における人間とAIのコラボレーションの重要な課題は？

    B. AIへの依存を生み出し、批判的思考や監視の低下につながる可能性がある。

  • 39

    生成されたAIのバイアスに関連して、データの品質と透明性の利点は何ですか？

    A. バイアスの可能性と軽減

  • 40

    Salesforceが自動的にMarketing Cloud Einsteinから除外するデータは？バイアスと倫理を軽減するためのエンゲージメントモデルトレーニング...

    B. 地理的

  • 41

    クラウドキックスは、過去のデータに基づいて顧客の関心を予測するソリューションを開発したいと考えている。ソリューションを開発したい。同社は、従業員の地域が製品カテゴリをキャプチャするためにテキストフィールドを使用している一方で、他のすべての場所の従業員がピックリストを使用していることを発見した一方、他のすべての場所の従業員はピックリストを使用します。このシナリオでは、データ品質のどの次元が影響を受けるか？

    B. 一貫性

  • 42

    ある金融機関がクレジットカードの事前承認キャンペーンを計画？SalesforceのTrusted AI Principle of Transparency（信頼できる AI 原則）をどのように導入すべきでしょうか？

    B. 差別的な融資慣行を防ぐために、センシティブな変数とそのプロキシにフラグを立てる。

  • 43

    AIやCRMのデータを扱う際に、プライバシーへの配慮が重要なのはなぜですか？

    A. 法律や規制の遵守

  • 44

    予測型AIと生成型AIの違いを表すのに、最も適切なものはどれか？

    A. 与えられた入力に対して、新しい出力と元の出力を予測する。

  • 45

    自然言語処理(NLP)はAI能力の文脈でどのように使われますか？

    C. 人間の言語を理解し、生成する

  • 46

    あるヘルスケア企業が、患者のデータを分析し、医療診断を支援するアルゴリズムを導入した。診断を支援する。このAIアプリケーションでデータ品質が果たす主な役割はどれですか？

    A. 医療予測と診断の精度と信頼性の向上

  • 47

    あるサービスリーダーは、ガイド付きセルフサービス・アプリケーションで、顧客の問題をより早く解決するためにAIを使いたいと考えている。アプリケーションを使用したいと考えています。どのアインシュタイン機能が最良のソリューションを提供しますか？

    B. ボット

  • 48

    クラウドキックスはアインシュタインを使って予測を立てるが、正確な結果が出ない？ この原因として何が考えられますか？

    A. 悪いデータ品質

  • 49

    CRMシステムにおけるSalesforce Trust AI原則の役割は何ですか？

    A. AIの倫理的かつ責任ある使用を導く

  • 50

    AIアプリケーションで質の低いデータを使用すると、どのような結果になる可能性がありますか？

    B. AIモデルが偏った結果や誤った結果を出す可能性がある。

  • 51

    AIイニシアチブのデータ品質を確保するために、組織は何をすべきか？

    A. 信頼できるソースから高品質のデータを収集し、キュレートする。

  • 52

    AI能力の文脈における機械学習の重要な特徴は何ですか？

    A. アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行う。

  • 53

    機械学習とは何ですか？

    C. セールスフォースで使われるデータモデル

  • 54

    車がバイアスの影響を受けやすい変数とは？

    C. 性別

  • 55

    データ品質基準の主要な構成要素は何ですか？

    C. 正確性、完全性、一貫性

  • 56

    データ品質は、ある主導の意思決定の信頼性にどのような影響を与えますか？

    B. 高品質なデータは、Al駆動型意思決定の信頼性と信用性を向上させ、ユーザー間の信頼性を醸成する、ユーザー間の信頼を醸成する

  • 57

    CRMにおけるAIアルゴリズムのバイアスは何をもたらすか？

    C. CRMシステムにおける倫理的課題

  • 58

    AIモデルに意図しないバイアスを持ち込まないためには、どのタイプのデータを省略すべきでしょうか？

    C. デモグラフィック（人口統計学属性情報）

  • 59

    顧客データのプライバシーを保護する最善の方法は？

    B. 顧客データの同意設定を追跡する。

  • 60

    オンライン顧客のショッピング体験をパーソナライズするためにAIを使用することは、組織にとってどのようなメリットがありますか？

    B. 顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなる。

  • 61

    クラウドキックスは、買い物客に次のような新しい商品推薦機能を実装している。 購入履歴の商品の色に基づいて、顧客に表示する特定の色の靴を推薦する。 を表示します。このシナリオで発生する可能性が最も高いバイアスのタイプはどれですか？

    A. 確証

  • 62

    Cloud Kicksは、Salesforceのケースを分析するカスタムサービス分析アプリケーションを作成したいと考えています。アプリケーションを作成したいと考えています。このアプリケーションは、ケースを効率的に解決するために正確なデータに依存する必要があります。このカスタムアプリケーションに不可欠なデータ品質ディメンションはどれですか？

    A. 一貫性

  • 63

    データ品質基準の主要な構成要素は何ですか？

    B. 正確性、完全性、一貫性

  • 64

    データ品質評価は、AIを活用する企業のビジネス成果にどのような影響を与えますか？

    C. AI予測のベンチマークを提供する

  • 65

    多様でバランスのとれた大規模なデータセットの利点は何ですか？

    C. モデルの精度

  • 66

    セールスフォースでは、バイアスを「人を分類したり、マーケティングしたりするために、その人の不変的な特徴を利用すること」と定義しています。と定義しています。どの潜在的にセンシティブな属性が不変的特性の例ですか？

    A. 財務状況

  • 67

    クラウド技術チームは、AI 開発プロセスの有効性を評価していますか？チームは、どの確立されたSalesforce倫理成熟度モデルを使用して、信頼できるAIソリューションの開発を導くべきですか？どの確立されたSalesforce倫理成熟度モデルを使用する必要がありますか？

    B. 倫理的AIプロセス成熟度モデル

  • 68

    クラウドキックスは、ウェブサイト上にチャットボットを導入することで、カスタマーケア担当者の仕事量を減らそうとしている。チャットボットを導入することで、顧客対応担当者の負担を軽減したいと考えています。このシナリオに最も適しているAIの分野はどれですか？

    A. 自然言語処理

  • 69

    クラウドキックスの管理者は、顧客レコードにフィールドが設定されていることを確認したいと考えています。フィールドが顧客レコードに設定されていることを確認したいと考えています。管理者がこれを達成するために使用すべきSalesforceフィールドタイプはどれですか？

    B. テキスト

  • 70

    クラウドキックスは営業プロセスとカスタマーサポートを強化するためにAIを使用したいと考えています。彼らはどの容量を使用する必要がありますか？

    C. アインシュタインリードスコアリングとケース分類

  • 71

    クラウドキックスは、過去のデータに基づいて顧客の商品興味を予測するソリューションを開発したいと考えている。ソリューションを開発したいと考えている。同社は、ある地域の従業員が商品カテゴリをテキストフィールドで入力していることを発見した。他のすべての地域の従業員はplckllstを使用します。このシナリオで影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

    C. 一貫性

  • 72

    Cloud Kicksは、Salesforceで同じ顧客の複数のレコードが削除されるようにしたいと考えています。Salesforceで削除されるようにしたいと考えています。これを達成するためにどの機能を使用する必要がありますか？

    A. 重複管理

  • 73

    AIアプリケーションの倫理的利用において、データ品質はどのような役割を果たしますか？

    A. 高品質なデータは、根拠のない公正なAIの決定を保証し、倫理的な利用を促進するために不可欠です

  • 74

    セールスマネージャーがSalesforceのAIを使ってプロセスを改善したいと考えています。どのAIの適用が最も有益でしょうか？

    A. リードスコアリングと商談予測

  • 75

    CRMにおけるカスタマー・エクスペリエンスの向上におけるAIの主な利点は何ですか？

    B. 顧客サポートケースを分類して追跡し、トピックを特定し、解決策を要約することで、ケース管理を合理化します。トピックを特定し、ケースの解決策を要約します。

  • 76

    AIモデルをトレーニングする際のセールスフォース社の誠実なガイドラインを例証する記述はどれですか？

    B. AIが生成した回答を使用する際は、適切な同意と透明性を確保する。

  • 77

    倫理的債務の例とは？

    B. 有害なバイアスを発見した後にAI機能を立ち上げること

  • 78

    セールスフォースの信頼されるAI原則の中で、エンパワーメントの原則は何を目指していますか？

    A. あらゆるスキルレベルのユーザーが、コードではなくクリックでAIアプリケーションを構築できるようにする。

  • 79

    アインシュタインのどの側面が、営業の効率と効果を高めることに貢献していますか？

    C:商談スコアリング、リードスコアリング、取引先インサイト

  • 80

    クラウドキックスは、CRMにAIを組み込むことで業務を最適化したいと考えています。同社は、AIで使用するためのデータを準備するために最初に何をすべきですか？

    B. データの可用性を判断する。

  • 81

    マーケティングマネージャーは、AIを活用して顧客とのエンゲージメントを高めたいと考えています。どの機能が最良のソリューションを提供しますか？

    C. アインシュタイン・エンゲージメント

  • 82

    生成型AIと予測型AIの主な違いは何ですか？

    A. 生成的AIは既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測的AIは既存のデータを分析する。

  • 83

    SalesforceのTrusted AI Principles（信頼できる AI 原則）におけるAccountability（説明責任）原則の主な焦点は何ですか？

    B. 顧客、パートナー、社会に対する自らの行動に責任を持つこと。

  • 84

    データがステレオタイプに従ってラベリングされることから生じるバイアスはどのタイプか？

    B. 社会的

  • 85

    「最小特権アクセス」は、機微な個人データを取り扱うリスクをどのように軽減するのか？

    A. データにアクセスできる人数を制限する。

  • 86

    Cloud Kicksは、コンタクトレコードの州および国の値の複数のバリエーションを発見しました。この問題によって影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

    C. 一貫性

  • 87

    ナレッジ記事のコンテンツを作成するために電子メールを使用するEinsteinの機能はどれですか？

    A. 生成する